基于ML-pLSA模型的目标识别算法

为了避免图像目标识别过程中识别结果对分割结果的过度依赖,该文提出了一种基于多尺度的概率潜在语义分析目标识别方法(Multi-Level-probabilistic Latent Semantic Analysis,ML-pLSA)。该方法利用多种分割算法对图像进行多尺度分割,再利用pLSA算法和词袋方法(Bag Of Words,BOW)对分割区域进行目标类别估计,最后联合多尺度的估计值给出最终分割结果。在目标尺度、目标角度、外界光照变化都相对较大的GRAZ-02数据库上进行实验,结果表明:与传统目标识别算法相比,该方法鲁棒性更强;在识别准确率方面,也有了很大的提高,取得了很好的效果。